原文:LibTorch實戰六:U2-Net實戰部署<三>

導讀 一 數據標注 二 模型評價 三 源碼解讀 四 Libtorch部署 五 性能分析 六 問題記錄 導讀 U Net模型分為兩種: U NET . MB 參數量: 千萬 U NEP . MB 參數量: 百萬 一 數據標注 labelImg,標注完是json格式,自己完成json文件 gt mask圖片功能 U Net主要測試多組數據集: 訓練數據集:在DUTS TR上訓練的網絡,它是DUTS數 ...

2021-08-23 19:52 6 132 推薦指數:

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OpenVINO實戰一:U2-Net大、小模型實戰部署

  本文展示在pytorch框架下將 pth格式轉為onnx格式,然后在openvino框架下部署,並進行效果展示對比。   U2-Net模型分為大小兩種: U2NET---173.6 MB (參數量:4千萬) U2NEP---4.7 MB (參數量:1 百萬   上述 ...

Wed Sep 27 23:21:00 CST 2023 0 132
LibTorch實戰六:C++版本YOLOV5.4的部署<二>

yolo5.4,不多比比 這里訓練完模型之后,咱們使用pytorch寫一個小案例,可以和下面libtorch版本對比下: View Code 一、libtorch+cpu版本 CPU版本導出模型腳本export-libtorch-cpu.py: 相對 ...

Tue Aug 24 03:51:00 CST 2021 4 219
U2-Net網絡學習筆記(記錄)

論文地址:http://www.arxiv.org/pdf/1505.04597.pdf 該設計有以下兩點優勢:(1)它能夠捕捉更多的上下文信息,因為提出了RSU(ReSidual U-blocks)結構,融合了不同尺度的感受野的特征;(2)它增加了整個架構的深度但並沒有顯著增加 ...

Mon Jun 28 23:30:00 CST 2021 0 235
LibTorch實戰六:C++版本YOLOV5.5(P6)的部署<三>

一、更新理解   YOLOV5.5在這個版本,基本上和YOLOV4分道揚鑣。YOLOV5.5(YOLOV5-P6)相對於5.4(YOLOV5-P5)區別:5.4是3個尺度 的輸出層,即:P3, P4 ...

Tue Aug 24 03:53:00 CST 2021 2 900
LibTorch實戰五:模型序列化

一、在C++環境中加載一個TORCHSCRIP 官網:https://pytorch.org/tutorials/advanced/cpp_export.html As its name sugg ...

Sat Apr 03 04:03:00 CST 2021 0 564
 
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